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《厦门大学》 2014年
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基于MEMS传感器的高精度行人导航算法研究

杨辉  
【摘要】:伴随微电子技术迅猛发展,导航技术的应用领域已渐渐从军事化转向了商用化。近几年,室内导航技术得到了大力发展,受到了越来越多企业和民众的重视。但现有的室内定位系统多是基于基础设施实现,其缺点非常明显:需要提前在需要导航定位的环境中安装大量外部设备,投入成本不菲,且精度仍有待提高。本文拟设计一种基于自身传感器的行人导航系统来解决上述缺陷。 捷联式惯性导航技术不仅可以避免需要外设、投入高等缺陷,并且在短时间定位精度相当高,但随着时间的推移,其存在累积的漂移误差。针对这一点,本文基于卡尔曼滤波设计出一种有效补偿累积误差的算法。首先,通过捷联式惯性计算模块对惯性测量信息进行积分解算,由角速度积分求解出姿态信息,通过四元数法对加速度进行坐标转换,而后积分求解出速度信息,再二次积分求解出位置信息;然后,由零速检测模块通过三条件判断法对行人步行时的“零速度”阶段进行检测,当检测到“零速度”时触发卡尔曼滤波模块;最后,将捷联式惯性计算后的速度向量作为量测值,使用卡尔曼滤波来估计系统状态误差,通过求解出的速度估计协方差,对状态误差估计进行分段,融入后向固定区间平滑技术,进一步调整状态误差估计及其协方差矩阵,前向反馈校正行人位置、速度和姿态信息;同时,扩充了卡尔曼滤波状态模型,加入加速度计和陀螺仪的零偏误差信息,通过反馈校正惯性测量信息,进一步消除系统漂移误差,最终实现了室内环境的行人定位导航。 在上述误差补偿算法的基础上,本文设计了一种行人导航系统,通过多组实验仿真验证,在500m路程内,该行人导航系统收敛在稳定状态,定位精度保持在1m之内,实现了高精度的定位目标。 本文设计的行人导航系统,为基于自身传感器的室内定位提供了一种简单而有效的方法,可以进一步融合完善,并推广应用到智能家居、火场救援、超市购物、车库停车等诸多场景之中。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TN966

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